In recent years, marketing scholars have invested heavily in exploring the role of social media in marketing theory and practice. One valuable strategy for using social media in marketing communication is to provide customer services in applications like Facebook or Twitter. This paper evaluates a) the concept of perceived service quality in different service channels and b) the impact customer service strategies have on customer loyalty, word of mouth com-munication, and cross-sell preferences. The framework presented here is tested cross-channel against data collected from the customer service department of a large telecommunication provider. The results elucidate the effectiveness of customer service strategies in different channels.
In recent years, marketing scholars have invested heavily in exploring the role of social media in marketing theory and practice. Whereas, traditional channels have been long utilized to provide consumer services, one emergent strategy is the use of social media in service delivery. This paper evaluates a) the concept of perceived complaint handling quality across traditional and modern channel when firms use multiple channels, and b) the subsequent implications of these differences, on outcomes such as customer loyalty, positive word-of-mouth, and cross-purchase preferences. The framework presented here is tested against data collected from two different channels - hotline and social media - of a large German telecommunication service provider. The result elucidates the effectiveness of customer service strategies in different channels, and sets the ground to frame tractable channel migration metrics.
Ansätze eines Change Managements sind in vielen Unternehmen weit verbreitet. Jedoch weisen aktuelle Untersuchungen darauf hin, dass die Mehrzahl der Social-Media-Initiativen in der Unternehmenspraxis scheitert oder die erwarteten Ziele und Potenziale nicht realisiert. Offensichtlich ist der Umgang mit dem Wandel, ausgelöst durch Social Media, keine triviale Angelegenheit.
In den letzten Jahren lässt sich zunehmend eine Diskussion rund um den Ansatz einer kundenfokussierten Bank bzw. eines Customer-Centric Banking beobachten. Die Intensität der Debatte hat sich im Kontext der Finanz- und Wirtschaftskrise deutlich verstärkt. Jedoch sind mit Hinblick auf die strategische und praktische Umsetzung einer entsprechenden Kundenfokussierung viele Fragen unbeantwortet. Das Institut für Marketing an der Universität St.Gallen hat daher mit Bank-im-Dialog eine Plattform zur Erforschung des Ansatzes geschaffen. Dabei werden in Kooperation mit Forschungspartnern aus Wissenschaft und Praxis die strategischen Stossrichtungen, Vorteile, Kontextfaktoren und Trends einer Fokussierung der bankwirtschaftlichen Wertschöpfung auf den Kunden untersucht. Der Untersuchungsprozess ist in verschiedene Teilphasen gegliedert. Das Arbeitspapier thematisiert die Ergebnisse der qualitativen Forschung in der ersten Phase von Bank-im-Dialog.
In Bezug auf die strategischen Stossrichtungen einer kundenfokussierten Bank identifizieren die befragten Executives und Experten die Qualität der verfügbaren Personalressourcen als wesentlichen Faktor. Kundenfokussierung zeigt sich aus dieser Sicht v.a. im direkten Kontakt zwischen den Repräsentanten der Bank und den relevanten Kundengruppen. Darüber hinaus müssen Banken durch produktive Wertschöpfungsprozesse die ökonomischen Spielräume für eine erweiterte Kundenorientierung schaffen. Dies bezieht sich beispielsweise auf die fortgesetzte Umsetzung von Sourcingmodellen in nachgelagerten Wertschöpfungsprozessen. Darüber hinaus sehen viele Executives und Experten in einer Steigerung der Effizienz in eigenen Geschäftsprozessen, Kostensenkungen in der Distribution und einer Konsolidierung in den Produktwelten einer Bank die wesentlichen ökonomischen Grundlagen für Customer Centricity. Eine weitere strategische Stossrichtung der Untersuchung thematisiert die Nutzung und Erweiterung der kundenbezogenen Wissensressourcen einer Bank. Aus dieser Perspektive müssen Banken das verfügbare Wissen über Kunden besser aufbereiten, in kundenbezogene Prozesse integrieren und im Sinne von individuellen Finanzlösungen umsetzen. Individualität basiert aus dieser Perspektive auch auf einer expliziten Bankstrategie und der Definition relevanter Kundenzielgruppen. Über tiefere Segmentierungsprozesse lassen sich Kundengruppen auf Basis divergierender Kundenbedürfnisse strukturieren und entsprechend bedienen. Dies umfasst auch eine Analyse der relevanten Distributionskanäle bzw. die Integration von Multi-Channel-Modellen. Schliesslich weist das Arbeitspapier auf die Notwendigkeit einer weitergehenden Industrialisierung von Banken im Front End hin. Nach einer Phase der Umsetzung von Sourcingmodellen in nachgelagerten Wertschöpfungsprozessen deutet sich eine weitere Evolutionsstufe des Banking in der IT-unterstützten Analyse, Verarbeitung und Umsetzung von Kunden und Kundenlösungen an (= Mass Customization). Soweit Banken die skizzierten Anforderungen meistern, bietet der Ansatz der Kundenfokussierung aus Sicht der befragten Executives und Experten v.a. Vorteile in den Bereichen Kundenbindung und Kun-denausschöpfung. Erfolgreiche Banken können aus dieser Sicht Kun-den emotional binden und bestehende Potentiale besser nutzen. Dies wirkt sich über eine erhöhte Produktnutzung auch auf die relativen Kosten in nachgelagerten Wertschöpfungsstufen bzw. insgesamt auf die Rentabilität von Kundenbeziehungen (= Customer Equity) aus. Wesentliche Kontextfaktoren und Trends liegen aus Sicht der befragten Banken und Experten in erster Linie in der aktuellen Diskussion über veränderte regulatorische Rahmenbedingungen (v.a. Kunden- und Einlagenschutz, Kapitalanforderungen, etc.). Langfristig werden jedoch auch gesellschaftliche Tendenzen (Image von Banken in der Gesellschaft, demografischer Wandel, etc.) und technologische Trends (Social Media, Cloud Computing, etc.) die Kundenfokussierung von Banken erheblich tangieren.
Recommendations systems are artificial intelligence systems that have found a wide range of applications notably in e-business contexts, providing benefits such as automated cross- and upselling in addition to a reduction of transactional costs on both the demand and the supply side. They have been widely accepted by large enterprises but SMEs trying to adopt and implement similar technologies must face the problem of scarcity of transactional data. As a case in point we present the obstacles that a recent SME venture ran into and needed to overcome in order to provide the customers with a satisfying sales experience We will touch upon both the marketing and machine learning aspects of the platform and discuss several techniques that have been key in the successful implementation of expert knowledge extracted from the experience of the company's founders.
